Transforming Healthcare with Big Data: A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems
Transforming Healthcare with Big Data: A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems
85,000 تومان
119 صفحه
PDF • دسترسی فوری
چه چیزی دریافت می‌کنید؟
  • فایل الکترونیکی کتاب (PDF)
  • دسترسی سریع پس از خرید
  • امکان دانلود مجدد (بعداً توسط شما تا یک ماه)
قابل خریدفعال

تحول مراقبت سلامت با کلان‌داده‌ها راهنمایی عملی برای به‌کارگیری کلان‌داده در نظام‌های سلامت

Transforming Healthcare with Big Data: A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems

نویسندگان: Ahmed Mohamed، Luis Rabelo، Juan Pablo Zamora-Aguas
ناشر: CRC Press
آخرین بروزرسانی: ‫۲۲ تیر ۱۴۰۵‬

معرفی کتاب

از انباشت داده تا تصمیم‌گیری مؤثر در نظام سلامت

سازمان‌های درمانی حجم گسترده‌ای از اطلاعات را از پرونده‌های الکترونیک سلامت، سامانه‌های مالی و عملیاتی، تجهیزات پزشکی، فرایندهای مراقبتی و منابع بیرونی تولید می‌کنند؛ اما صرفِ در اختیار داشتن داده، به معنای ایجاد ارزش بالینی یا مدیریتی نیست. کتاب «تحول مراقبت سلامت با کلان‌داده‌ها» بر همین فاصله میان گردآوری داده و استفاده مؤثر از آن تمرکز دارد و چارچوبی عملی برای طراحی و اجرای راهکارهای کلان‌داده در نظام‌های سلامت ارائه می‌دهد.

نویسندگان به‌جای محدودکردن موضوع به ابزارهای نرم‌افزاری یا الگوریتم‌های تحلیل داده، کل سامانه سلامت را به‌عنوان یک ساختار به‌هم‌پیوسته بررسی می‌کنند. نتیجه این رویکرد، چارچوبی متشکل از ۴۱ مؤلفه است که به سازمان‌ها کمک می‌کند بلوغ داده‌ای، آمادگی اجرایی و عوامل مؤثر بر موفقیت پروژه‌های تحلیلی خود را ارزیابی کنند.

چارچوب شش‌لایه برای اجرای کلان‌داده

هسته اصلی کتاب یک مدل شش‌لایه است که ابعاد سازمان، نیروی انسانی، فرایندها، داده، فناوری و پیامدها را در کنار یکدیگر قرار می‌دهد. این ساختار نشان می‌دهد که اجرای موفق تحلیل کلان‌داده فقط به انتخاب یک پایگاه داده، زیرساخت ابری یا پلتفرم هوش مصنوعی وابسته نیست؛ بلکه به حاکمیت سازمانی، کیفیت و کامل‌بودن داده‌ها، مهارت کارکنان، طراحی فرایندها و تعریف نتایج قابل‌اندازه‌گیری نیز نیاز دارد.

کتاب برای هر سازمان نسخه فناوری ثابتی تجویز نمی‌کند. در عوض، معیارهایی برای انتخاب فناوری متناسب با نیازهای بالینی و عملیاتی ارائه می‌دهد و خواننده را در برنامه‌ریزی، استقرار و ارزیابی راهکارهای تحلیلی همراهی می‌کند.

تحلیل پیش‌بینانه، ریسک و شاخص‌های عملکرد

یکی از محورهای کاربردی اثر، استفاده از تحلیل کلان‌داده برای ارزیابی پیش‌بینانه خطر و پایش شاخص‌های کلیدی عملکرد است. این مباحث می‌توانند در شناسایی بیماران پرخطر، تخصیص بهتر منابع، تحلیل ظرفیت، بهبود گردش کار، کنترل هزینه‌ها و ارزیابی کیفیت خدمات به کار گرفته شوند.

نویسندگان همچنین ظرفیت حاصل از ترکیب کلان‌داده با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بررسی می‌کنند. تأکید کتاب بر آن است که الگوریتم‌های پیشرفته زمانی ارزش عملی پیدا می‌کنند که داده‌های ورودی کامل و قابل‌اعتماد باشند و خروجی تحلیل نیز با اهداف واقعی سازمان سلامت ارتباط داشته باشد.

معماری، استقرار و اعتبارسنجی چارچوب

مطالب کتاب در شش فصل تنظیم شده‌اند. بحث با فرصت‌ها و چالش‌های کلان‌داده در مراقبت سلامت آغاز می‌شود، سپس شکاف‌های موجود در تحلیل داده‌های سلامت، ارزیابی خطر، KPIها و روش پژوهش بررسی می‌شوند. بخش اصلی اثر به معماری چارچوب کلان‌داده، شیوه استقرار و اعتبارسنجی آن توسط متخصصان موضوعی اختصاص دارد و فصل پایانی نیز مسیرهای آینده این حوزه را ترسیم می‌کند.

این کتاب یک راهنمای برنامه‌نویسی، آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا مرجع تخصصی آمار نیست. ارزش اصلی آن در ارائه تصویری سیستمی و اجرایی از پروژه‌های کلان‌داده سلامت است؛ تصویری که تصمیم‌های مدیریتی، فناوری و داده‌ای را در یک چارچوب مشترک قرار می‌دهد.

چه کسانی از این کتاب استفاده می‌کنند؟

مطالعه کتاب برای مدیران بیمارستان‌ها و سازمان‌های سلامت، مدیران فناوری اطلاعات، معماران راهکار، متخصصان انفورماتیک پزشکی، دانشمندان داده، تحلیلگران، مدیران عملیات و کیفیت، مشاوران تحول دیجیتال و سیاست‌گذاران سلامت مناسب است.

پژوهشگران و دانشجویان تحصیلات تکمیلی انفورماتیک سلامت، مهندسی صنایع، مدیریت خدمات سلامت و تحلیل داده نیز می‌توانند از چارچوب مفهومی و روش اجرایی کتاب برای طراحی پژوهش یا ارزیابی پروژه‌های داده‌محور استفاده کنند.

خلاصه نظرات

معرفی‌های منتشرشده از سوی ناشر و فروشندگان بیش از همه بر سه ویژگی تأکید دارند: ارائه یک چارچوب جامع و اجرایی، بررسی هم‌زمان ابعاد سازمانی و فناورانه و توجه به تبدیل تحلیل داده به پیامدهای قابل‌اندازه‌گیری مانند بهبود نتایج بیماران، کاهش هزینه‌ها و ارتقای عملکرد عملیاتی.

درباره نویسنده

Ahmed Mohamed
Ahmed Mohamed

دکتر احمد محمد متخصص فناوری اطلاعات، تحلیل داده و بهبود فرایندهای مراقبت سلامت است. در معرفی رسمی کتاب، او مدیر مهندسی راهکارها در Orlando Health معرفی شده و بیش از ۲۵ سال تجربه فنی و مدیریتی در حوزه‌های فناوری اطلاعات و سلامت دارد.

او مدرک دکتری و کا...

بیشتر بدانید
Luis Rabelo
Luis Rabelo

دکتر لوئیس رابلو استاد دپارتمان مهندسی صنایع و سامانه‌های مدیریت در دانشگاه مرکزی فلوریدا و از پژوهشگران حوزه شبیه‌سازی، هوش مصنوعی و مدیریت فناوری است. او همچنین به‌عنوان مدیر مشترک آزمایشگاه Simulation Interoperability Laboratory فعالیت می‌کند.

رابل...

بیشتر بدانید
Juan Pablo Zamora-Aguas
Juan Pablo Zamora-Aguas

خوان پابلو زامورا-آگواس پژوهشگر مهندسی صنایع و سامانه‌های زنجیره تأمین است. در معرفی رسمی کتاب، او دانشجوی دکتری مهندسی صنایع در دانشگاه مرکزی فلوریدا معرفی شده است.

او مدرک مهندسی صنایع و دوره تخصصی مدیریت پروژه‌های مهندسی را از Universidad Distrital...

بیشتر بدانید
An unhandled error has occurred. Reload 🗙

در حال اتصال مجدد به سرور...

اتصال مجدد ناموفق بود... تلاش دوباره تا ثانیه دیگر.

اتصال مجدد انجام نشد.
لطفاً دوباره تلاش کنید یا صفحه را بازنشانی کنید.

نشست توسط سرور متوقف شده است.

ادامه نشست ناموفق بود.
لطفاً دوباره تلاش کنید یا صفحه را بازنشانی کنید.